HashMap
元素顺序：HashMap中元素是乱序的，并不会按照某种规律排序。在添加元素时新元素被插入到最后，扩容时，最后一个元素又被放置在桶的第一个元素。
默认容量为16，负载因子为0.75，扩容时，容量会x2扩大，扩容阈值也x2。
元素以一个数组为桶作为存储，数组的每一个索引位便是一个桶，桶中元素形成链表，当链表长度达到8，并且数组长度(不是总元素个数)达到64，桶中链表会树化为红黑树，以减少哈希碰撞。但是如果在扩容时发现有hash桶由于移除元素或者扩容迁移，导致桶中元素小于6，那么会反树化为链表。
内部类
链表节点Node
/**
* 链表节点
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
红黑树节点TreeNode
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
}
关键属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认容量16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 最大容量
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认负载因子，在泊松分布下哈希碰撞较少
int threshold; // 扩容阈值，当size达到这个值，将会触发扩容
final float loadFactor; // 负载因子
// 当某个桶的链表长度达到8，并且table数组长度（注意是table的长度，而不是总的元素个数）达到64才会树化，否则通过扩容即可减少哈希冲突
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 当某个桶中的元素个数减少到6个时，将由红黑树退化回链表(反树化)
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
transient Node<K,V>[] table; // 存储元素，第一次使用时才会初始化，大小始终是2的次幂
transient int size; // 实际元素个数 size<capacity
transient int modCount; // 记录HashMap的结构性修改次数 add remove resize...
构造函数
在创建HashMap时并没有计算hashMap容量和初始化存储数组
table。存储数组table将会在第一次添加元素时进行初始化。
/**
* 指定初始容量和负责因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 指定初始容量，使用默认负载因此 0.75
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 默认初始容量(16) 默认负载因子(0.75)
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
/**
* 根据容量计算扩容阈值
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
/**
* 计算key的hash值。将高16位和低16位做与运算，将高位的影响降到低位，有利于减少哈希碰撞
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
添加元素
/**
* 新增元素
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 新增元素。
* 如果key-value已存在返回oldVal，否则返回null。返回null并不代表key不存在，也可能由于value为null
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table还没有初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 调用扩容方法进行初始化
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中还没有元素，则当前新增元素作为桶的第一个元素
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果是同一个key
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 不是同一个key，并且桶中元素已经树化
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 不是同一个key，并且桶中元素是链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 已经找完了所有hash相等的元素，仍没有匹配，所以创建一个新节点加入
if ((e = p.next) == null) {
// 将新增元素插入链表最后
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果放入元素后，链表长度到了8，尝试进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 判断是否有相等的key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 有相同的key
break;
p = e;
}
}
// e 不等于null，说明存在相同的key
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 如果onlyIfAbsent=false 或者key对应的oldVal为null，那么设置已存在的key的val为新值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// LinkedHashMap中使用
afterNodeAccess(e);
// 如果存在key-val，则返回旧的val
return oldValue;
}
}
// 没有存在的key，那么走到这里
// 因为已经新增了一个元素，所以HashMap修改次数+1
++modCount;
// 新增元素后，如果数组长度达到了扩容阈值，进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
// LinkedHashMap使用
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容
/**
* 当HashMap元素个数到达threshold时，将会触发扩容。
* 扩容时会将原桶中的链表(树)划分为两个链表(两棵树)
*
* Note：第一次添加元素时也会调用该方法进行数组table的初始化
*
* 每次扩容容量capacity扩大一倍，扩容阈值threshold扩大一倍
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 旧数组的大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 旧数组大小大于0，进行扩容(故可以判断不是第一次添加元素)
if (oldCap > 0) {
// 如果旧的容量已经达到了上限，直接将扩容阈值提高到容量上限
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 扩容一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 旧扩容阈值大于0(第一次添加元素时进入到这里，初始化容量为扩容阈值)
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 根据新的capacity创建数组替换掉老的数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;// 如果是第一次添加元素，那么走到这里初始化完整，程序返回
// 是扩容调用到该方法
if (oldTab != null) {
// 遍历hash桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 从每一个hash桶的第一个元素开始遍历
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// e是桶中的最后一个元素
if (e.next == null)
// 确定e在桶中的位置，并设置e
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 桶中元素是红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
// 在扩容中，如果发现桶中元素已经不满足树化条件，将进行反树化，将红黑树重新转化为链表
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 桶中元素是链表
else { // preserve order
// 如果桶中至少有2个元素，并且是以链表形式存在(桶中元素 2<= cnt < 8)会走到这里
// 如果e.hash & oldCap = 0 则元素视为低位元素，仍然在原桶中
// 如果e.hash & oldCap != 0 则元素视为高位元素，从当前索引位向前迁移oldCap个offset
// 如oldCap = 4, 内有三个元素hash = 3(index = 3),6(index = 2),9(index = 1)
// 3 & 4 = 0, 6 & 4 = 4, 9 & 4 = 0
// 则扩容后3,9仍然在原索引位，6将转移到6号索引位
// 低位的头节点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 高位的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// e.hash & oldCap = 0 视为低位节点
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 桶中的第一个元素作为头节点
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// e.hash & oldCap != 0 视为高位节点
else {
// 桶中的第一个元素视为头节点
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
// 低位元素仍然在原桶中
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 高位元素向前迁移oldCap的offset
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
/**
* 红黑树扩容
*
* @param map HashMap
* @param tab 哈希表
* @param index 当前所在桶
* @param bit
*/
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
// 将树划分为低位、高位两棵树
// 低位树保持在原index位置，高位树迁移到原index + oldCap位置
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
// 如果低位树元素个数小于6，将反树化为链表
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
// 如果高位树元素个数小于6，将反树化为链表
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}
树化
需要当前桶中节点数量达到8，并且table的长度达到64才进行树化，否则通过扩容便可以减少哈希碰撞。
树化时，先将桶中的所有元素转化为双向链表，然后在转化为树，进行平衡
/**
* 当桶中元素数量(链表长度)到达8，并且哈希表table长度达到64，那么桶中元素数据结构将由链表转化为红黑树，以减少
* 哈希碰撞，提高HashMap检索效率
*
* 如果桶中链表长度已经达到8个，但是哈希表table长度还未达到64，那么进行扩容，而不是树化。因为扩容之后，
* 同一个桶的元素可能被分到两个桶中，从而减少哈希碰撞
*
* Note：注意是哈希表table的长度达到64，不是HashMap中元素个数
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 哈希表长度还未达到64，进行扩容，而不是树化
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// 树化
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
// 将链表节点Node 转化为 红黑树节点TreeNode，并以双向链表的形式存在
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
// 执行树化
hd.treeify(tab);
}
}
// 真正执行树化，从双向链表的头节点开始树化
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
// 第一个元素作为根节点且是黑节点，其他元素先依次插入到树中，再进行平衡
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
// 从根节点开始遍历形成树
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
// 二叉树平衡
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
// 将根节点移动到头部，因为通过平衡之后，原来的第一个元素不一定是根节点了
moveRootToFront(tab, root);
}
获取元素
/**
* 如果key-value存在，则返回value，否则，返回null
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* @param hash hash(key)
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 1、哈希表table不空才需要查找，否则直接返回null即可
// 2、hash & (n - 1) 位置的桶中存在元素，才进行查找，否则，直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果桶的第一个元素的key与查找的key相同，则返回第一个元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 不是桶中的第一个元素
if ((e = first.next) != null) {
// 如果第一个元素是红黑树节点，则使用树型查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 第一个元素是聊表，那么遍历链表查找，找到返回对应value，否则返回null
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
/**
* 红黑树查找，从根节点开始搜索
*/
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
/**
* 遍历左右子树进行查找
*/
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
// 获取左右子节点
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
// 左节点
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
// 右节点
else if (ph < h)
p = pr;
// 相同的key，返回当前节点
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
// 左子树为空，转移到右子树
else if (pl == null)
p = pr;
// 右子树为空，转移到左子树
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
移除节点
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
/**
* 如果存在key才需要进行移除，如果matchValue为true，那么，还需要value匹配
*
* @return 存在key且移除成功返回oldVal。否则，返回null
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 1、如果当前哈希表table不为空，才需要进行移除
// 2、当前 hash & (n - 1)位置桶不空，才需要进行移除
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 桶的第一个元素便是要移除的key
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 第一个元素不是要移除的
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果桶中是树形节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
// 桶中元素是链表节点
else {
// 遍历查找相同key的元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找到节点，移除条件满足
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 移除节点
// 树形
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 链表，如果是第一个节点，则直接将桶中的第一个节点设置下一个节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 链表，不是第一个节点，从链表中移除当前节点
else
p.next = node.next;
// 结构性修改一次
++modCount;
// HashMap中元素个数-1
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}